一年前，人们还在追问“什么是AI手机”“AI电脑又有什么功能”。一年后，答案就摆在MWC26上海的展台上：一句话就能让豆包手机自主执行跨应用指令；AI眼镜不仅能将实时翻译字幕投射到眼前，还能记录通话内容、整理会议要点；人形机器人正在工厂产线上以接近百分百的成功率完成精细作业。
IDC预计，2026年中国市场传统AI终端出货量将超过3亿台，2027年传统AI终端的渗透率将超过93%。
为此，MWC26上海首次推出“移动AI创新先锋”专区，集中展示人工智能如何通过智能手机、智能眼镜、智能玩具等多类终端融入日常生活。
算力下沉，将“移动工作室”装进口袋
AI 终端落地的第一个问题是：算力从哪里来？
如果每一次AI交互都要依赖云端，延迟、成本和隐私三道坎就永远迈不过去。
联想的答案是本地化。一台手掌大小的设备——AI主机P7，机身仅约300克，整机功耗最大仅30W。但就是这样一个小盒子，拥有高达190 TOPS的算力，最大可支持122B参数的本地大模型与128K长上下文处理，即便在完全无网的极限环境下也能以50Token/s的速度完成本地推理。
对于普通用户而言，这意味着在飞机上、地下车库、偏远山区等无网场景下，依然能流畅地与AI对话、整理知识、搜索文件，不依赖任何外部网络，也不需要花费Token。
展台工作人员告诉记者，联想希望使80%的Token消耗产出于设备本地，仅20%通过云端协同。这其实是对当前Token焦虑的一种反向思考：当Token日益成为AI时代的“货币”时，谁能把Token的生产成本降到最低，谁就握住了“定价权”。
联想展台的另一款终端——赛博机的定位也类似。据工作人员介绍，用户上传的文档、图片、音频、视频等所有文件，均可通过本地AI完成分类、搜索与知识库构建。只需一句话，就能让系统自动调用本地AI完成创建日程、发送邮件等操作。如果本地终端能力够强，你就不需要将私密文档上传到云端让大模型解析了。
AI眼镜是另一个端侧算力下沉的战场。展会上，多款AI眼镜已不再只是“能拍照的蓝牙耳机”，而是集成了实时翻译、导航提示、提词器等实用功能。
千问现场工作人员告诉记者，尽管AI眼镜仍需通过蓝牙连接手机调用算力，且受限于重量、大小、续航等现实门槛，但未来随着端侧芯片能力提升，脱离手机独立运行并非遥不可及。
从“应用容器”到“智能体舞台”
当算力下沉解决了“能不能跑”，AI终端落地的另一个问题便是“如何交互”。
过去二十年，智能手机的一切都围绕App展开：打开应用、完成任务、关闭应用，但在荣耀产品线总裁方飞看来，移动终端正在经历三重变化：交互方式从图形界面转向基于意图表达的Agentic UI；价值体系从围绕应用转向经营用户上下文；分发逻辑从面向消费者转向面向智能体，“下一个十年的移动终端，将不再是应用的容器，而是智能体的舞台”。
方飞还描绘出更远的AI终端图景：未来Agentic OS操作系统将以人为中心，具备意图驱动、自然交互、主动智能及天生跨端四大核心特征。感知将“分布化”，手机作为算力中枢，AI感知力将分散到手表、耳机、眼镜等设备，解放用户双手。
中兴则将与豆包合作的AI原生手机努比亚M153搬到了展台，尽管隐私、安全等问题还存在不少讨论，但《IT时报》记者体验下来还是非常便捷：只需用自然语言说出完整需求，手机便可自主调用多个App完成操作，例如“在微博上发布一则MWC的快讯”，AI就能自动调用微博，写好快讯文案并发布。
中兴展台上还有AI宠物iMoochi，能通过触碰和声音感知用户情绪，并用眼神和独特的“语言”回应。
从一维的命令行到二维的图形界面，再到三维的具身交互，人机交互的下一站正在到来。
物理世界的AI，最大Token消耗者
如果说，手机、PC和眼镜在AI终端大家族中分别扮演着“中枢”“管家”和“感官”的角色，那么人形机器人就是AI的“身体”，是直接嵌入物理世界的AI终端。
智元联合创始人、总裁兼CTO彭志辉在大会主题演讲中提出了一个判断——“未来最大的Token消耗者，应该是现实世界里的具身智能体”。他解释，具身智能体在物理世界中持续运行，每时每刻都在感知环境、理解任务、规划动作、执行反馈，任务空间是数字世界加上物理世界的总和。
这个判断从侧面印证了机器人赛道的核心瓶颈——数据供给。苏度科技联合创始人韩铮认为，仅依靠实体机器人采集真实世界数据，不足以支撑机器人通用大模型训练；单纯拼接多个细分场景小模型又无法构建通用大模型，机器人训练所需仿真数据有效性、真实数据采集效率是行业共性难题。
彭志辉介绍，为了解决这个难题，智元构建了本体、运动智能、作业智能、交互智能“三智一体”框架，本质上也是希望回答，机器人最终如何进入真实工作流创造价值，与人类进行自然交互。
658配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
